提示工程学习笔记2 -- 文本概括 & 推断 & 文本转换-优快云博客

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文本概括

技巧1：限制输出文本长度（文本长度的判断依赖大模型的分词器，不完全精确但够用）

prod_review = """
这个熊猫公仔是我给女儿的生日礼物，她很喜欢，去哪都带着。
公仔很软，超级可爱，面部表情也很和善。但是相比于价钱来说，
它有点小，我感觉在别的地方用同样的价钱能买到更大的。
快递比预期提前了一天到货，所以在送给女儿之前，我自己玩了会。
"""

prompt = f"""
您的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。

请对三个反引号之间的评论文本进行概括，最多30个字。

评论: ```{prod_review}```
"""

技巧2：告诉模型侧重点

类似“请侧重在xxxx上”的指令描述

技巧3：关键信息提取

如果只想提取某个维度的信息，不需要其它维度，可以要求LLM进行文本提取而非概括：

“从三个反引号之间的评论文本中提取xxxx信息”

推断（情感、主题推断）

相较于传统NLP需要定制化的模型，这里都是基于大模型的能力，结合简单的prompt即可完成任务

prompt示例：

情感倾向

prompt = f"""
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感是什么？

用一个单词回答：「正面」或「负面」。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""

情感类型

prompt = f"""
识别以下评论的作者表达的情感。包含不超过五个项目。将答案格式化为以逗号分隔的单词列表。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""

识别愤怒

prompt = f"""
以下评论的作者是否表达了愤怒？评论用三个反引号分隔。给出是或否的答案。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""

综合情感推断和信息提取

prompt = f"""
从评论文本中识别以下项目：
- 情绪（正面或负面）
- 审稿人是否表达了愤怒？（是或否）
- 评论者购买的物品
- 制造该物品的公司

评论用三个反引号分隔。将你的响应格式化为 JSON 对象，以 “情感倾向”、“是否生气”、“物品类型” 和 “品牌” 作为键。
如果信息不存在，请使用 “未知” 作为值。
让你的回应尽可能简短。
将 “是否生气” 值格式化为布尔值。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

## 输出
'''
{
  "情感倾向": "正面",
  "是否生气": false,
  "物品类型": "卧室灯",
  "品牌": "Lumina"
}
'''

主题推断

prompt = f"""
确定以下给定文本中讨论的五个主题。

每个主题用1-2个词概括。

请输出一个可解析的Python列表，每个元素是一个字符串，展示了一个主题。

给定文本: ```{story}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

## ['NASA', '满意度', '评论', '管理团队', '社会保障管理局']

文本转换

文本转换任务，包括：文本翻译、语言风格调整、文件格式转换、拼写及语法纠正等

下面是一个综合样例：

text = f"""
Got this for my daughter for her birthday cuz she keeps taking \
mine from my room.  Yes, adults also like pandas too.  She takes \
it everywhere with her, and it's super soft and cute.  One of the \
ears is a bit lower than the other, and I don't think that was \
designed to be asymmetrical. It's a bit small for what I paid for it \
though. I think there might be other options that are bigger for \
the same price.  It arrived a day earlier than expected, so I got \
to play with it myself before I gave it to my daughter.
"""

prompt = f"""
针对以下三个反引号之间的英文评论文本，
首先进行拼写及语法纠错，
然后将其转化成中文，
再将其转化成优质淘宝评论的风格，从各种角度出发，分别说明产品的优点与缺点，并进行总结。
润色一下描述，使评论更具有吸引力。
输出结果格式为：
【优点】xxx
【缺点】xxx
【总结】xxx
注意，只需填写xxx部分，并分段输出。
将结果输出成Markdown格式。
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt)
display(Markdown(response))

【优点】